JSON zu CSV in Python

Ansatz

Standardbibliothek json zum Parsen, csv.DictWriter zum Schreiben mit automatischem Quoting.

Code-Beispiel

import json
import csv

with open("daten.json", encoding="utf-8") as f:
    daten = json.load(f)  # erwartet eine Liste von Objekten

# Spalten aus allen Objekten sammeln, in Reihenfolge des ersten Auftretens
felder = []
for zeile in daten:
    for key in zeile:
        if key not in felder:
            felder.append(key)

# utf-8-sig schreibt ein BOM, damit Excel die Umlaute richtig erkennt
with open("daten.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=felder, delimiter=";")
    writer.writeheader()
    writer.writerows(daten)
# csv kümmert sich selbst um Quoting bei Trennzeichen, Zeilenumbrüchen und Anführungszeichen

Hinweise

Das csv-Modul übernimmt das Escaping vollständig, Sie müssen Trennzeichen oder Anführungszeichen in Werten nicht selbst behandeln. Wichtig ist der Parameter newline="" beim Öffnen der Datei, sonst entstehen unter Windows doppelte Zeilenumbrüche. Der DictWriter füllt fehlende Schlüssel mit einem leeren Feld, wirft aber einen ValueError, wenn ein Objekt einen Schlüssel hat, der nicht in fieldnames steht. Deshalb sammelt das Beispiel zuerst alle Feldnamen. Verschachtelte Objekte und Listen schreibt der DictWriter als Python-Textdarstellung. Serialisieren Sie sie vorher mit json.dumps oder machen Sie die Struktur flach, zum Beispiel mit pandas: pd.json_normalize(daten).to_csv("daten.csv", index=False, sep=";", encoding="utf-8-sig"). Der Delimiter Semikolon passt zu deutschem Excel. Bei sehr großen Dateien lohnt sich das zeilenweise Schreiben statt eines kompletten Einlesens.